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Nuovi biomarcatori di invecchiamento da presentare alla settima conferenza annuale di ARDD

La longevità profonda, da una longevità guidata da scienza globale e la società di gestione delle prestazioni che utilizzano gli ultimi avanzamenti nella ricerca invecchiare ed in intelligenza artificiale presenteranno la nuova ricerca e gli strumenti per tenere la carreggiata l'invecchiamento biologico umano alla settima conferenza annuale della ricerca di invecchiamento e di scoperta della droga (ARDD).

Fondato nel 2014 e solitamente trasparendo a Basilea, la Svizzera all'inizio di settembre, la conferenza è fra gli eventi alto-calibri e più credibili nelle applicazioni pratiche della ricerca di invecchiamento e solitamente include gli altoparlanti dalle grandi ditte farmaceutiche, dagli enti governativi, dall'accademia e dai settori a alta tecnologia.

Nel 2020 la conferenza co-è organizzata dall'università di Copenhaghen, di Columbia University e di longevità profonda e trasparirà online con la registrazione assolutamente libera.

“L'invecchiamento è un'emergenza e l'obiettivo druggable per l'industria farmaceutica e gli interventi che piombo all'invecchiamento sano quindi sta trasformando in in un'area importante del fuoco sia nell'accademia che nell'industria. Quindi estremamente sono soddisfatto e humbled con il programma di quest'anno di ARDD che riunisce un gruppo stupefacente di ricercatori sia all'interno dell'accademia che dell'industria.„

“Come testamento agli aspetti commerciali della ricerca di invecchiamento egualmente abbiamo parecchi investitori prominenti inclusi nel programma. In tutto, la riunione virtuale di quest'anno di ARDD sta promettendo di trasformarsi in in quella migliore ancora! „, ha detto il professor Morten Scheibye-Knudsen, MD, Ph.D., la testa della biologia del laboratorio di invecchiamento all'università di Copenhaghen e la presidenza della conferenza di ARDD.

Gli scienziati profondi di longevità sono gli inventori originali “dell'invecchiamento profondo cronometra„, biomarcatori multimodali di invecchiamento sviluppati facendo uso delle tecniche di apprendimento profonde con i brevetti accordati multipli.

Recentemente hanno pubblicato gli orologi ematologici profondi di invecchiamento, gli orologi transcriptomic e proteomic profondi di invecchiamento, orologi microbiomic profondi di invecchiamento ed hanno contribuito allo sviluppo degli orologi fotografici di invecchiamento.

A settimo ARDD Alex Zhavoronkov, PhD, il fondatore e CEO della medicina di Insilico e della longevità profonda presenterà gli sviluppi recenti dell'intelligenza artificiale per la scoperta biologica dell'obiettivo e per lo sviluppo degli orologi profondi di invecchiamento.

Polina Mamoshina, il CSO e COO della longevità profonda presenterà un intervallo di nuovi biomarcatori profondi di invecchiamento.

A mio parere, gli orologi invecchianti e gli orologi profondi spiegabili di invecchiamento che imparano sui tipi di dati multipli sono fra le innovazioni più importanti nella ricerca di invecchiamento negli ultimi dieci anni. Le tecniche di apprendimento profonde moderne permettono che noi non solo prediciamo l'età biologica esattamente o in un modo caratteristico dell'applicazione.

Egualmente vorrei punzonare e copyright il termine “grave ostacolo di longevità„ qui. Gli orologi profondi di invecchiamento permettono noi troviamo e capiamo questi gravi ostacoli di longevità - aree che costringono e limitano la longevità organismal anche quando gli efficaci interventi di longevità possono lavorare alle altre aree che possono permettere che la gente viva più lungamente.

La convergenza di intelligenza artificiale e della ricerca di invecchiamento egualmente permette che noi sviluppiamo il nuovo campo della medicina profonda di longevità ed identifichiamo i nuovi modi aiutare i pazienti a mantenere lo stato di salubrità e della prestazione di punta durante la loro intera vita, non appena all'interno del loro gruppo d'età.„

Alex Zhavoronkov, PhD, fondatore e CEO, longevità profonda e medicina di Insilico

Source:
Journal reference:

Galkin, F., et al. (2020) Human Gut Microbiome Aging Clock Based on Taxonomic Profiling and Deep Learning. iScience. doi.org/10.1016/j.isci.2020.101199.